Réaliser des comparaisons de moyennes par logiciels (16 vidéos)

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Course: UOH / Statistique et Psychométrie en L2
Book: Réaliser des comparaisons de moyennes par logiciels (16 vidéos)
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Date: Wednesday, 16 October 2024, 8:52 AM

Description

Objectifs : Cette section comporte un ensemble de tutoriels visant à montrer comment réaliser concrètement des tests de comparaison de moyennes à deux groupes (t de student et Welch) ou plus (ANOVA) avec des logiciels...
Prérequis.  Cours de L1 : Statistiques descriptives et cours de L2 : les comparaisons de moyennes

Résumé.

Logiciels considérés : Jamovi, R


1.1. Rappel théorique et présentation du cas étudié (1 vidéo, Éric Raufaste)

Dans cette vidéo...

de 0'00 à 2'29 : On rappelle les principes généraux du t-test à mesures indépendantes

de 2'29 à 3'54 : On présente le problème qui servira de cas pratique dans deux vidéos suivantes avec R, et jamovi.

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1.2. jamovi : t indépendants (1 vidéo, Stéphane Perrissol)

  • 0'00 : présentation des données
  • 0'56 : réaliser le test de la normalité des distributions avec jamovi
  • 1’53 : interprétation du test de Shapiro-Wilk
  • 2’45 : réaliser le test de l’homogénéité des variances avec jamovi
  • 3’19 : interprétation du test d’homogénéité des variances
  • 3’54 : réalisation du test  avec jamovi
  • 4’35 : interprétation des statistiques descriptives
  • 5’02 : interprétation des résultats inférentiels
  • 5’48 : interprétation de la taille d’effet

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1.3. R : t indépendants "Flash" (1 vidéo, Éric Raufaste)

On présente une approche simplifiée du t de student pour groupes indépendants sous R : 

  1. Construction de la commande :   de 0:00 à 1:35
  2. Interprétation des résultats      :   de 1:35 à la 2:37
  3. Petit avertissement                   :   de 2:37 à 3:11

Voir aussi les vidéos montrant comment réaliser le test de normalité et celui d'homogénéité des variances.

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1.4. R : t indépendants tester la normalité (1 vidéo, Éric Raufaste)

On présente plusieurs méthodes sous R pour tester la normalité de deux groupes indépendants en vue d'un test

  1. aplatissement et asymétrie       :   de 0:00 à 3:38
  2. histogrammes par groupes       :   de 3:38 à 5:06
  3. test de Shapiro-Wilk                  :   de 5:06 à 7:06
  4. qq-plots (quantiles-quantiles)   :   de 7:06 à la fin

Voir aussi la vidéo sur le test d'homogénéité des variances.

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1.5. R : t indépendants, homogénéité des variances (1 vidéo, Éric Raufaste)

On montre ici comment réaliser sous R un test de Levene d'homogénéité des variances

  1. Introduction                            :   de  0:00 à 0:41
  2. chargement du paquet car     :   de 0:41 à 1:10
  3. Syntaxe de la commande        :   de 1:10 à 2:11
  4. Interprétation des résultats     :   de 2:11 à 4:03

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1.6. R : t-test et test de Welch détaillés (1 vidéo, Éric Raufaste)

Cette vidéo montre comment réaliser un test de Welch/student pour groupes indépendants.

  1. Syntaxe de base de la commande    : 0:00 à 0:52
  2. Choisir Welch ou Student ?               : 0:52 à 1:54
  3. Réaliser quand même le student      : 1:54 à 2:32
  4. Interprétation des résultats              :  2:32 à 2:55
  5. Réalisation d'un test unilatéral         :  2:55 à 3:35

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1.7. R : tailles d'effets (1 vidéo, Éric Raufaste)

Cette vidéo décrit comment obtenir sous R le d de Cohen dans un test t (ou de Welch) pour groupes indépendants.

  1. Introduction et chargement du package effectsize :    0:00
  2. Le d de Cohen pour le test t                                     :     0:26
  3. Les conventions d'interprétation de Cohen             :     1:30
  4. Le g de Hedges (si moins de 20 participants)          :      2:46
  5. Variantes pour test de Welch (d et g)                       :      4:54  

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2. Comparaison de deux groupes appariés (3 vidéos)

Objectifs. Ce chapitre présente une série de vidéos montrant comment réaliser une comparaison de groupes appariés avec une VD numérique.


2.1. Rappel théorique et exemple utilisé (1 vidéo, Éric Raufaste)

Dans cette petite vidéo...

  1. On rappelle les principes généraux du t-test à mesures appariées (de 0:00 à 2:45)
  2. On présente le problème qui servira de cas pratique dans les vidéos suivantes avec R et jamovi (de 2:29 à la 4:53)

Vous pouvez aussi accéder directement à la démonstration sous jamovi ou à la démonstration sous R.

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Exemple : comparaison d'échantillons appariés, hypothèse unilatérale

Un chercheur voudrait reproduire les résultats d’une récente étude selon laquelle la course à pieds rend intelligent.  En effet, en courant, la personne continue à réfléchir, ce qui aurait un effet positif sur sa créativité ». Ainsi, il suffirait de 12 minutes de footing pour augmenter son attention et ses capacités à se concentrer.

Afin de reproduire ce résultat, le chercheur recrute 20 participants sédentaires qui n’ont pas l’habitude de pratiquer la course à pieds. Après leur avoir fait passer un test de créativité, il leur demande de courir 12 minutes 3 fois par semaine pendant 6 mois. À l’issue de ces six mois, il leur fait passer à nouveau le test de créativité. La créativité est un score d’intervalles. Plus le score augmente, plus la créativité est importante.

Étude fictive inspirée de https://www.ouest-france.fr/sport/running/pourquoi-courir-rendrait-plus-intelligent-6982439


2.2. Jamovi : démarche complète (1 vidéo, Stéphane Perrissol)

Cette vidéo montre comment réaliser une comparaison de deux groupes appariés (VD numérique, cas paramétrique).

  • 0'00 : présentation des données
  • 0'52’ : réaliser le test de la normalité des distributions avec jamovi
  • 1’37 : interprétation du test de Shapiro-Wilk
  • 2’15 : réalisation du test  avec jamovi
  • 3’02 : interprétation des statistiques descriptives
  • 3’26 : interprétation des résultats inférentiels
  • 4’10 : interprétation de la taille d’effet

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2.3. R : démarche complète (1 vidéo, Éric Raufaste)

Cette vidéo présente deux méthodes pour réaliser une comparaison de deux groupes appariés sous R.

  • Présentation des données
  • Méthode 1 : 
    • Tests de normalité                   :  0:21    
    • rédaction du t-test  bilatéral   :  5:37
    • Interprétation des résultats     :  6:43
    • rédaction du t-test unilatéral  :  7:07
    • Taille d'effet (d de Cohen)       :  9'09

  • Méthode 2 (plus longue sous R mais plus rapide à la main) :
    • Explications                             :  10:43
    • Calcul des différences             :  12:10
    • Tests normalité                        :  13:00    
    • rédaction du t-test                  :  15:34
    • Interprétation des résultats     :  16:26
    • Taille d'effet (d de Cohen)       :   17'34
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3. Comparaison d'une moyenne (échantillon unique) à une valeur de référence (3 vidéos)

Ce chapitre présente une série de vidéos montrant comment réaliser une comparaison de la moyenne d'un groupe avec une valeur numérique constante (cas paramétrique)



3.1. Rappel théorique et présentation de l'exemple (1 vidéo, Éric Raufaste)

La vidéo ci-dessous...

  • rappelle le principe général du test                              :  de 0:00 à 2:45
  • présente l'exemple étudié dans les vidéos suivantes   :  de 2:46 à  4:53

Les vidéos suivantes montrent comment réaliser le test, l'une sous jamovi, l'autre sous R.

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Exemple étudié :

Un chercheur voudrait connaître les effets du visionnage des vidéos de l’UOH sur la maitrise des statistiques. Il demande à un groupe de travaux dirigés composé de 20 étudiants de visionner les vidéos de l’UOH se rapportant au programme. Il relève quelques semaines plus tard leur note obtenue à un QCM d’entraînement utilisé dans le cadre des cours. Traditionnellement, la moyenne des scores obtenue par les étudiants à ce QCM est de 58.5.


3.2. Jamovi student 1 échantillon (1 vidéo, Stéphane Perrissol)

  • 0'00 : présentation des données
  • 0'40 : réalisation du test avec jamovi
  • 1’56 : interprétation du test de Shapiro Wilk
  • 2’24 : interprétation des résultats descriptifs
  • 3’00 : sélectionner hypothèse unilatérale ou bilatérale
  • 3’16 : interprétation des résultats inférentiels
  • 4’05 : interprétation de la taille d’effet
  • 4’27 : réalisation du test avec jamovi et interprétation en cas d’hypothèse unilatérale
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3.3. R : student échantillon unique (1 vidéo, Éric Raufaste)

La vidéo contient les éléments suivants :

  • Introduction et tests de normalité                    :  de 0:00 à 4:14
  • Réalisation du test t (version bilatérale)           :  de 4:15 à  5:53
  • Réalisation du test  t (version unilatérale)        :  de 5:53 à  7:47
  • Taille d'effet en général (d de Cohen)              :  de 7:48 à 9:40
  • Taille d'effet petits échantillons (g de Hedges):  de 9:41 à 10:45  
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4. Comparer plus de 2 moyennes : ANOVA à 1 facteur (3 vidéos)

Ce chapitre présente des vidéos pratiques sur la réalisation de tests paramétriques de comparaisons de moyennes (ANOVA, ici limitée au cas à 1 facteur)



4.1. Comparaisons entre groupes d'une ANOVA à un facteur

Rappel théorique (1 vidéo, Nathalie Huet)

Par défaut, l'ANOVA détecte la présence d'une différence entre les k groupes composant les facteurs d'une ANOVA (on se limite ici au cas d'une ANOVA à un seul facteur, avec k\geq 3). Cependant, on est souvent amenés à vouloir comparer plus spécifiquement deux des groupes, ou deux sous-ensembles de groupes. Dans cette vidéo, on rappelle les principes généraux de telles comparaisons spécifiques, et en particulier la distinction entre les contrastes et les tests post-hoc.

  • 00.00 Introduction, rappel d’une caractéristique de l’ANOVA
  • 00:48 : annonce des deux types de comparaisons
  • 00:53 : annonce des comparaisons a priori, tests de contrastes et exemple
  • 01:40 :  annonce des comparaisons a posteriori (tests post-hoc), et exemple
  • 02:30 : récapitulatif et précision des objectifs selon le type de test et exemples
  • 04:18 : invitation à consulter vidéo procédure de chaque test


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4.2. jamovi : tests post-hoc (1 vidéo, Nathalie Huet)

  • 00.00 : Introduction
  • 01:07 : rappel cours condition réalisation test post-doc
  • 02:05 : Procédure de réalisation d’un test post-hoc
  • 02:36 : Commentaire résultat affiché
  • 04:38 : conclusion


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4.3. jamovi : Test de contrastes ANOVA (1 vidéo, Nathalie Huet)

  • 00.00 : Introduction
  • 01:15 : exemple enoncé
  • 02:38 : vérification pré-requis : normalité (Shapiro-Wilk)
  • 03:22 : affichage résultat commentaire Test de Levene
  • 03:43 : commentaire résultat ANOVA
  • 04:04 : Écriture résultat ANOVA aux normes APA
  • 04:33 : rappel de l’hypothèse spécifique a priori
  • 05:10 : Différents tests de contrastes possibles
  • 06:06 : description des zones de Jamovi pour réaliser un test de contrastes
  • 06:28 : Procédure de réalisation d’un contraste
  • 07:46 : Affichage contraste déviation
  • 08:44 : Explicitation du test de contrastes Déviation et commentaire résultat affiché
  • 11:07 : Explicitation du test de contrastes Simple et commentaire résultat affiché
  • 12:44 : Explicitation du test de contrastes Différence et commentaire résultat affiché
  • 13:37 : Explicitation du test de contrastes Helmert et commentaire résultat affiché
  • 14:39 : Explicitation du test de contrastes Répété et commentaire résultat affiché


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